DB54_T 0291-2023高原地区+智慧视频系统+架构要求 (1).docx
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1、ICS 33.160.4054CCS L90西藏自治区地方标准DB 54/T 02912023高原地区 智慧视频系统 架构要求2023 - 03 - 01 发布2023 - 06 - 01 实施西藏自治区市场监督管理局发 布DB 54/T 02912023目次前言III1 范围12 规范性引用文件13 术语和定义14 技术要求25 高原地区智慧视频系统设计25.1 总述25.2 智慧监控平台25.2.2 数据处理系统35.2.3 智慧分析系统35.3 智慧识别算法库45.4 用户访问接口45.4.1 用户注册及身份认证45.4.2 权限设置45.4.4 远程控制45.4.5 视频操作功能45.
2、4.6 语音功能45.4.7 报警功能46 指标要求56.1 功能要求56.1.1 目标识别功能56.1.2 目标追踪功能56.1.3 语义分割功能56.1.4 异常识别功能56.1.5 数据质量分析功能56.2 性能要求56.2.1 识别精度56.2.2 反应时间66.3 稳定性要求66.4 可靠性要求66.4.1 信息保护机制66.4.2 系统紧急恢复机制66.4.3 运行时安全状态信息66.5 可维护性要求66.5.1 可维护性要求概述66.5.2 运行状态监控67 功能评测6III7.1 评估方法概述67.2 功能评测77.2.1 目标识别功能77.2.2 目标追踪功能77.2.3 语
3、义分割功能77.2.4 异常识别功能77.2.5 视频质量分析功能87.3 性能评测87.3.1 识别精度87.3.2 反应时间87.4 稳定性8前言本文件按照GB/T 1.12020标准化工作导则 第1部分:标准化文件的结构和起草规则的规定起草。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。 本文件由西藏大学提出,西藏自治区标准化研究所归口。本文件起草单位:西藏大学。本文件主要起草人:董志诚、宋歌、周吉祥、张勇、蔡东洪。DB 54/T 02912023高原地区 智慧视频系统 架构要求1 范围本文件对高原地区智慧视频系统的设计要求、技术要求、指标要求和评测方法等进行
4、了定义和描述。 本标准适用于高原地区智慧视频系统的建设。2 规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中,注日期的引用文件, 仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。GB 50348 安全防范工程技术规范GB/T 20271 信息安全技术信息系统通用安全技术要求GB/T 25000.51 系统与软件工程系统与软件质量要求和评价(SQuaRE) 第 51 部分: 就绪可用软件产品(RUSP)的质量要求和测试细则3 术语和定义下列术语和定义适用于本文件。3.1图像质量 image quality图像信息的
5、完整性,包括图像帧内对原始信息记录的完整性和图像帧连续关联的完整性。它通常按 照如下的指标进行描述:像素构成、分辨率、信噪比、原始完整性等。3.2目标 target图像中需要分析、检测或识别的对象。3.3目标识别 target recognition一个特殊目标(或一种类型的目标)从其它目标(或其它类型的目标)中被区分出来的过程。它既 包括两个非常相似目标的识别,也包括一种类型的目标同其他类型目标的识别。3.4目标检测 object detection找出图像中所有感兴趣的目标,确定它们的类别和位置。3.5行为识别 action recognition 对目标的行为进行分类。示例:聚集、跑步、
6、跳跃、摔倒等。3.6小目标 small target目标的尺寸小于原图的0.12%或者尺寸小于3232像素的目标。103.7卷积神经网络 convolutional neural network一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络,是深度学习的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类,也被称为“平移不变人工神经网络”。3.8智慧视频系统 smart video system运用深度学习技术,有效地整合视频监控系统,对目标及其行为进行智能识别和监控,对异常立即 响应,实现视频监控智能化的系统。3.9语义分割 semantic segmenta
7、tion像素级地识别图像,即识别出图像中每个像素所属的对象类别。3.10智慧识别算法 intelligent recognition algorithm自动地对图像或视频数据做出各种处理、分析,并准确地识别出目标的算法。3.11多模态数据 multimodal data由两种或两种以上来源或形式组成的数据。示例:图像、视频、声音和其他物理信号等。4 技术要求高原地区智慧视频系统搭建的过程中宜根据数据的质量选择合适的以及训练策略。在智慧识别算法 和训练策略的选择过程中宜考虑以下内容:a) 数据质量的适应性。所选择的智慧识别算法和训练策略宜适应不同质量的数据,通过模型的迁移,利用高原特有的数据进行
8、模型优化实现高原特有环境下的智慧识别。b) 数据源端的适应性。高原地区恶劣的环境导致很难采用单一源端进行数据的采集,因此选择的智慧识别算法和训练策略宜具备数据源端的适应性。c) 目标尺度的适应性。所选择的智慧识别算法和训练策略宜具备较强的目标尺度适应性,能有效、智慧地识别出视频、图像中的不同尺寸的目标。5 高原地区智慧视频系统设计5.1 总述高原地区智慧视频系统建设除了遵循第四章节中的通用要求外,还宜综合考虑高原数据质量的特异性以及任务本身的要求和特点,相关的智慧算法宜具有很好的稳定性和适应性,能有效地满足在非限定环境视频检测的需求。高原智慧边防视频监控平台的建设应符合GB 50348要求。整
9、个智慧边防视频智慧系统的设计宜包括:1)智慧监控平台;2)智慧识别算法库;3)用户访问接口。整体框架如图1 所示。图 1 高原地区智慧视频系统架构要求5.2 智慧监控平台智慧监控平台是高原地区智慧视频系统的核心部分组成部分,平台通过对多模态的数据分析,利用智慧识别、智慧分割、智慧追踪和智慧检测算法,实现对高原恶劣环境下的目标进行识别、检测和追踪, 对一些行为进行判断分析,进而实现智慧监控。智慧监控平台的设计宜满足以下要求:5.2.1 多模态数据融合多模态数据处理时宜考虑以下内容:a) 提供丰富的设备类型接入,保证不同模态的数据能正常的传输。同时提供其他平台互联互通的多种对接方式,建立云平台接入
10、服务,确保海量接入能力。b) 统一数据流的格式,建立负载均衡机制,实现多模态数据的有效接入。c) 提供多模态数据融合标准,建立标准的数据接口、业务接口和逻辑规范,保证各模块、各模态的数据之间能实现高效的通讯。d) 提供统一的维护系统,对于异常的服务提供自动化或者半自动话的修复,对融合过程出现的异常能进行自动处理或者半自动的处理,对出现的错误能及时的报警。5.2.2 数据处理系统数据处理系统是数据质量控制的关键,在设计时宜考虑以下内容:a) 完整的数据维护机制,实现对数据采集设备在线率、完好率,设备信息完整性等业务功能的监控。b) 完善的数据质量评估系统,实现对数据质量的有效监控。发现数据的质量
11、无法满足任务的需求宜立即报警。c) 完善的数据预处理标准。建立一套适用于不同场景、不同任务以及不同模态数据的预处理机制,能有效的对数据进行缺失值处理、去噪处理、拼接处理、归一化处理等功能。5.2.3 智慧分析系统智慧分析系统是整个智慧系统的核心,负责相关目标识别、目标追踪、异常检测、行为检测等功能 的实现,在设计时宜考虑以下内容:a) 具备目标识别、目标追踪、目标重定位、行为识别以及复杂场景下小目标识别的功能。能通过对相关数据的风险实现对监测环境中可疑目标的定位、追踪以及对一些事件的判断。b) 具备多模态数据处理能力。系统通过对不同模态的数据、协调不同设备的数据来完成非限定场景下的目标识别、行
12、为识别、目标追踪等功能。c) 具备实时的数据处理功能。实时性是智慧边防的关键,因此在相关检测、追踪算法的选择上在结合准确性的同时宜有效的提高算法的检测效率,实现实时的检测。d) 具有可靠性。高原恶劣环境对智慧分析系统的可靠运行具有极大挑战,因此在系统的设计宜具有多级缓存、多级备份、容灾和同步功能,保证智慧分析平台的稳定运行。e) 宜具有安全管理保障能力。高原地区自然环境复杂,场景多样,因此系统宜具有分级权限设定功能,为系统的稳定运行以及场景应用提供安全管理保障。f) 宜具有稳定性和鲁棒性。系统平台对目标的识别、跟踪以及检测功能宜具有稳定性鲁棒性, 能够适应复杂多变的场景以及恶劣的环境。对于不同
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